案例丨累计解决故障50余起！储能系统故障诊断与安全预警技术应用分析

近日，中国电力企业联合会发布了电化学储能行业创新与应用典型案例。其中大唐科研总院、中南电力试验研究院、西清能源共同推出的《电化学储能系统故障诊断与安全预警技术研究及工程应用》，累计解决电池运行故障50余起，降低了运维成本与故障风险，且具有显著的经济与社会效益，增收节支超2600万元。

电化学储能系统故障诊断与安全预警技术研究及工程应用

中国大唐集团科学技术研究总院有限公司

中南电力试验研究院 北京西清能源科技有限公司

一、典型案例简介

围绕储能电站存在的早期安全预警系统不完善、智能运维体系不健全等问题，开展电化学储能系统故障诊断与安全预警技术研究，提出了适用于储能电站复杂工况的电池状态综合评估模型，建立了储能电站主动安全预警三级防控体系，实现了电池健康状态准确评估，快速识别并预警电池微短路、异常衰竭及其相关的热失控征兆；提出了基于声纹识别的早期热失控预警方法，研发电池专用声纹传感器系统并完成工程应用，实现安全阀动作的毫秒级快速判断与精准定位；开发了电化学储能电站智能运维系统，提升储能电站运行安全性及智能运维水平，在保障设备可靠性、推动储能电站无人化值守进程中实现双重效益。

研究成果荣获中电联2024年度电力创新一等奖，经中国电机工程学会鉴定，在电化学储能电站智能运维领域达到国际先进水平，在电池早期热失控声纹识别技术方面居国际领先水平，并已成功应用于大唐湖南耒阳200MW/400MWh与湖北龙感湖100MW/200MWh锂离子和国内首个百兆瓦时钠离子储能电站，系统在各储能电站运行期间，提供早期预警和智能化运维功能，累计解决电池运行故障50余起，降低了运维成本与故障风险，有效提升储能电站运行安全性及智能运维水平，具有显著的经济与社会效益，增收节支超2600万元。

二、解决方案

（一）项目背景与核心痛点

针对“双碳”目标下电化学储能电站规模化发展引发的安全隐患加剧、早期预警系统不完善、智能运维体系不健全等行业核心痛点，本方案依托储能电站主动安全预警三级防控体系，通过构建电池状态综合评估模型、研发电池专用声纹传感器系统、开发一体化早期安全预警与智能运维系统，形成“状态精准评估—故障早期预警—智能诊断定位—科学运维决策”的全流程解决方案，破解储能电站安全监测滞后、故障诊断低效、运维成本高等难题，全面提升电站运行安全性与智能运维水平，为大容量电化学储能电站规模化应用提供核心技术与安全保障。

（二）解决方案与核心技术体系

1.主动安全预警三级防控体系与电池状态综合评估模型

围绕电池故障早期识别、健康状态精准评估、热失控提前预警三大需求，构建多维度电池状态综合评估模型，为电站安全运行加装“双重保险”，从源头规避安全事故。

故障早期风险源在线识别技术：针对BMS风险源、电池不一致、电池滥用等隐患难以及时发现的问题，实现风险源实时在线识别，快速捕捉电池安全隐患。

复杂工况锂电池健康状态分析技术：首创数据—物理模型融合的电池健康状态（SOH）在线评估方法，解决复杂充放电工况、数据错误或丢失下，现有BMS评估难度大、误差高的问题；提出模糊逻辑推理的电池异常衰竭检测算法，破解电池个体差异导致的故障阈值难定难题，可有效识别电池异常衰竭，并对故障严重程度进行分级评估。

基于联合参数特征的热失控预警算法：针对当前热失控监测参量单一、预警滞后的问题，通过多参数联合分析精准识别热失控早期征兆，实现提前预警，为设备停运、隔离和消防处置争取宝贵时间。

图1 电压-气体-温度联合特征识别

2.电池专用声纹识别传感器技术及工程应用

针对电站无法准确判断电池安全阀开启、热失控早期征兆识别难、故障定位精度低等问题，研制电池专用声纹识别传感器系统，实现电池热失控早期征兆的毫秒级识别与精准定位，避免事故扩大化。

核心设计与技术原理：基于锂电池安全阀开启过程及声音传输原理设计专用传感器，通过小波阈值去噪法去除环境噪声，提取声学梅尔特征频率获取安全阀开启声纹特征，依托SVM智能算法实现特征精准判别，可捕获电池簇/模组特征声音并判断强度，实现安全阀开启声信号的专属识别与定位。

安装参数优化：通过模拟仿真+现场仿真完成传感器安装测试，确定最优部署方案：最佳高度为电池模组隔板等高处，最佳角度为正对电池前后面板及侧面板，最佳位置为电池模组前面板隔板中央，保障监测精度与识别效率。

系统组成与现场应用：传感器系统由声音探测器、数据集中器和智能体组成，智能体实时采集信号并监测81个声音传感器报警状态，通过ModbusTCP协议与BMS完成数据通信，将报警信号传输至EMS和预警系统后台，后台自动保存报警记录、显示对应报警簇，实现故障精准定位。目前该传感器已成功应用于大唐湖南耒阳200MW/400MWh、湖北龙感湖100MW/200MWh储能电站，现场实现毫秒级识别电池安全阀开启声音，为热失控故障处理提供精准依据。

3.电化学储能电站早期安全预警与智能运维系统

基于主动安全预警三级防控体系，研发一体化早期安全预警与智能运维系统，打通“状态监测—故障预警—智能诊断—运维决策”全流程，实现储能电站智能化、精细化管理。

核心功能：系统具备电池健康状态评估、热失控早期故障定位、设备运行维护等核心功能，可深度分析设备关键运行状态，提前发现潜在故障并实现主动预警；整合设备故障图谱库与专家远程诊断功能，专业分析预警消息，大幅提升故障诊断效率与准确性，输出科学的检修辅助决策。

数据可视化与分析：系统可实时展示各电池舱SOC、SOH等关键数据，PCS、BMS等设备遥测信息及历史运行曲线，同步呈现电池电压、温度数据，并基于采集数据开展电池不一致性分析，帮助运维人员快速定位电池问题，提升故障处置效率。

痛点解决：系统彻底解决了现有运维系统缺乏电池一致性分析、故障智能诊断、检修策略推送等功能的问题，推动电站从“被动运维”向“主动预警、智能运维”转变。

（三）解决方案与应用价值

本解决方案已在大唐湖南耒阳、湖北龙感湖等大型储能电站成功落地，传感器系统与智能运维系统协同运行，实现了电池故障的早期识别、毫秒级预警与精准定位，有效解决了行业内安全预警滞后、运维效率低下、故障处置不及时等核心问题。

从实际应用效果来看，方案不仅大幅提升了电化学储能电站的运行安全性，降低了设备故障发生率与运维成本，还通过故障分级评估、远程智能诊断等功能，提升了故障处理的效率与准确性，为电站安全稳定运行提供全方位保障。同时，本方案的技术成果为百兆瓦时级乃至更大容量电化学储能电站的建设运营提供了可复制、可推广的安全技术范式，助力新型电力系统下电化学储能行业的高质量、规模化发展。

三、关键点与创新点

关键点与创新点1：提出了适用于储能电站复杂工况的电池状态综合评估模型，建立了储能电站主动安全预警三级防控体系，实现了电池健康状态的准确评估，快速识别并预警电池异常衰竭、微短路及其相关的热失控征兆。

关键技术一：储能电站故障早期风险源在线识别技术，解决了在发生BMS风险源、电池不一致、电池滥用等情况时，运行人员无法及时发现电池安全隐患的问题，为电站加装双重保险。

关键技术二：面向复杂工况的锂电池健康状态分析技术，首先提出基于数据—物理模型融合的电池健康状态在线评估方法，解决了现有BMS系统电池健康状态在线不易评估和评估误差大的问题；其次提出基于模糊逻辑推理的电池异常衰竭检测算法，解决了电池个体差异导致故障阈值难以确定的问题，并能有效识别电池异常衰竭。

关键技术三：发明了基于联合运行参数特征和异常识别的早期热失控预警算法，实现了快速有效识别并预警早期热失控征兆， 解决了当前电池热失控监测参量单一、发现滞后和高误报等问题，能够有效识别相关的热失控征兆并平均提前12min39s预警，为设备的停运、隔离和消防争取提前时间。

关键点与创新点2：提出了基于声纹识别的早期热失控预警方法，研发了电池专用声纹传感器系统并完成了工程应用，实现了安全阀动作的毫秒级快速判断与精准定位。

为解决目前电站运行中无法准确判断电池安全阀是否打开、识别热失控早期征兆、定位等问题，研制了电池专用声纹识别传感器，实现了电池早期热失控征兆识别、安全阀动作快速判断和精准定位，并为电池热失控故障处理提供依据，避免事故扩大化。

目前该传感器已应用于大唐湖北龙感湖100MW/200MWh等储能电站，现场布设声音探测器、数据集中器及智能体，智能体监测81个声音传感器状态，通过ModbusTCP协议传输报警信号至EMS和预警系统，后台存记录、显报警簇，实现故障精准定位。

图2  储能电站实际工程应用

关键点与创新点3：基于储能电站主动安全预警三级防控体系，开发了电化学储能电站早期安全预警与智能运维系统，提升了储能电站运行安全性及智能运维水平。

依托储能电站主动安全预警三级防控体系，研发电化学储能电站早期安全预警与智能运维系统，实现电池健康评估、热失控早期故障定位等功能，结合故障图谱库与专家远程诊断辅助检修决策，保障电站安全稳定运行。

四、实际成效

该成果已应用于大唐湖南耒阳200MW/400MWh、湖北龙感湖100MW/200MWh储能电站及国内首个百兆瓦时级钠离子储能电站，凭借预警与智能运维功能解决故障50余起，增收节支超2600万元。

典型案例1：锂离子电芯电压异常偏低故障

2024年5月初，某锂离子储能电站运检人员通过预警系统充放电电压一致性分析功能，发现206B电池舱第6簇106节电芯电压异常偏低，簇内最大压差达767mV，远超GB/T36276—2023规定的300mV限值。

运维人员现场导出故障电池包数据，验证该电芯电压呈离群状态，放电末端压差达700mV。经厂家拆包检测，最终确认该电芯电压状态异常。

典型案例2：钠离子电芯电压异常偏低故障

2024年9月中下旬，某钠离子储能电站运检人员通过预警系统充放电电压一致性分析功能，发现601号电池舱第3簇123节电芯连续两天电压异常偏低，簇内最大压差达201mV，超出运维规程二级告警值200mV的限值。

运维人员随即现场导出电芯原始数据，验证该电芯电压存在明显偏移，放电末端压差达200mV，电压数据呈离群状态。经电池厂家技术人员现场检测与数据分析，最终确认该电芯电压状态异常，目前已通过补电手段恢复正常运行。第3簇第123节电芯电压状态存在异常，目前该电芯已通过补电手段恢复正常。

五、团队介绍

团队成员共计20人，硕士占比68%，其中包括两位中电联国家电化学储能电站安全监测信息平台业务专家、一位中国电力建设企业协会储能专业专家和一位中国设备管理协会储能专业专家，主要开展储能电站全生命周期多维度安全技术研究与产品开发工作,包括:针对不同技术类型和技术路线的电芯，构建储能一致性评价系统（安全预警系统），实现热失控及性能失效的识别预警和主动防御；建优化适配复杂工况、多元技术、多源异构的BMS、PCS、EMS等系统集成的仿真及优化设计，保障电站整体性能特性；开展定制化、区域化调控策略研究，实现大基地配储、构网型储能等不同类型电网支撑能力；开展基于运行参数特征与能效管理的评估及优化策略研究、系统均衡策略研究、温控系统优化研究，提升电站综合效率等；同时承担了多项国家重点研发计划项目，课题入国资委创新联合体项目和国家重点研发专项项目，也已获批了省发展改革委“河南省电化学储能电站安全风险评估与防控工程研究中心”，近年来获多项中电联电力创新奖、中国能源创新奖、中国电力建设协会科学技术进步奖、大唐集团科技进步奖等省部级奖励。